高度な Python - データ サイエンスと機械学習

データ サイエンスと機械学習の概要

データ サイエンスは、さまざまな形のデータ分析を通じて洞察を得る学問です。これには、有用な結論を引き出すために、複数のソースからデータを収集し、データをクリーニングし、分析し、データを視覚化することが含まれます。データ サイエンスの目的は、傾向をより深く理解し、将来を予測し、より適切な意思決定を行うために、データを有用な情報に変換することです。

機械学習は、アルゴリズムと統計モデルを使用してデータからパターンを自動的に学習し、予測を行うデータ サイエンスの一分野です。機械学習の目標は、これまで見たことのないデータに基づいて正確な予測を行えるモデルを構築することです。機械学習では、データをトレーニング セットとテスト セットに分割してトレーニング セット データを使用してモデルを学習し、テスト セット データを使用してモデルの精度を評価します。

一般的なデータ サイエンス ライブラリの使用

Python には、データ サイエンス タスクに使用できる人気のあるライブラリがいくつかあります。これらのライブラリには、NumPy、Pandas、Matplotlib が含まれます。

NumPy は数値計算用の Python ライブラリです。これには、大規模なデータ セットの保存と処理に使用できる強力な配列オブジェクトが含まれています。 NumPy の関数はベクトル化された演算を迅速に実行できるため、コードのパフォーマンスが向上します。

Pandas は、構造化データを操作するためのデータ構造と関数を提供するデータ分析ライブラリです。 Pandas の主なデータ構造は Series と DataFrame です。 Series は Python の辞書に似た 1 次元のラベル付き配列であり、DataFrame は SQL テーブルや Excel スプレッドシートに似た 2 次元のラベル付きデータ構造です。

Matplotlib は、データ視覚化のための Python ライブラリです。折れ線グラフ、散布図、ヒストグラム、棒グラフなど、さまざまなタイプのグラフを作成するために使用できます。

これらのライブラリのサンプル コードをいくつか示します:

<code>import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个NumPy数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 创建一个Pandas Seriess = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])# 创建一个Pandas DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 绘制一个简单的线图x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()</code>

一般的な機械学習ライブラリの使用方法

Python では、機械学習用のライブラリは数多くありますが、その中で最も人気のあるのは Scikit-Learn です。 Scikit-Learn は、さまざまな分類、回帰、クラスタリングのアルゴリズムを含む、使いやすい Python 機械学習ライブラリです。

以下は Scikit-Learn のサンプル コードです:

<code>import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()# 将数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)# 创建逻辑回归模型并进行训练lr = LogisticRegression()lr.fit(X_train, y_train)# 对测试集进行预测并计算准确率y_pred = lr.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)# 输出准确率print('Accuracy:', accuracy)# 绘制鸢尾花数据集的散点图plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train)plt.xlabel('Sepal length')plt.ylabel('Sepal width')plt.show()</code>

上記のサンプル コードでは、最初に Scikit-Learn ライブラリを読み込みます。データセット内の虹彩データセットは、トレーニング セットとテスト セットに分割されます。次に、ロジスティック回帰モデルを作成し、トレーニング セット データを使用してトレーニングしました。次に、テスト セットで予測を行い、モデルの精度を計算しました。最後に、Matplotlib ライブラリを使用して、虹彩データセットの散布図を描画しました。ここでは、異なる色の点が異なるカテゴリを表します。

データ サイエンスと機械学習の基本概念

データ サイエンスは、データ処理、統計、機械学習、データ視覚化などの分野をカバーする包括的な学問です。データ サイエンスの中核的なタスクは、人々がより適切な意思決定を行えるように、データから有用な情報を抽出することです。

機械学習はデータ サイエンスの重要な分野であり、コンピューターがパターンを学習し、データから予測を行う方法です。機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習の 3 つのタイプに分類できます。

教師あり学習では、ラベル付きトレーニング データを提供する必要があります。コンピューターはこれらのデータを通じて入力と出力の間のマッピング関係を学習し、学習したモデルを使用して未知のデータを予測します。予測。一般的な教師あり学習アルゴリズムには、線形回帰、ロジスティック回帰、デシジョン ツリー、サポート ベクター マシン、ニューラル ネットワークなどが含まれます。

教師なし学習では、ラベルのないデータのみが提供され、コンピューターはそのデータ内のパターンと構造を独自に発見する必要があります。一般的な教師なし学習アルゴリズムには、クラスタリング、次元削減、異常検出などが含まれます。

半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の中間の手法であり、学習にはラベル付きデータを使用し、モデル構築にはラベルなしデータを使用します。

一般的に使用されるデータ サイエンス ライブラリ

Python には、データ分析や機械学習モデリングに役立つ優れたデータ サイエンス ライブラリが多数あります。以下に、一般的に使用されるライブラリをいくつか示します:

• NumPy: 効率的な多次元配列操作と数学関数を提供し、データ サイエンスと機械学習のコア ライブラリの 1 つです。
• Pandas: さまざまなデータ形式の読み取りと操作をサポートする、効率的なデータ処理および分析ツールを提供します。
• Matplotlib: さまざまな種類のチャートやグラフを描画するために使用できる豊富なデータ視覚化ツールを提供します。
• Scikit-Learn: データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの選択と評価などに使用できる一般的な機械学習アルゴリズムとツールを提供します。

#一般的に使用される機械学習アルゴリズム

次に、一般的に使用される教師あり学習アルゴリズムをいくつか紹介します:

• #線形回帰: 入力と出力の間の線形関係を確立するために使用され、回帰分析に使用できます。
• ロジスティック回帰: 入力と出力の間の非線形関係を確立するために使用され、分類と確率予測に使用できます。
• デシジョン ツリー: 分類と回帰は、離散特徴と連続特徴を処理できるツリー構造を構築することによって実行されます。
• ランダム フォレスト: デシジョン ツリーに基づくアンサンブル学習方法。過剰適合のリスクを軽減し、モデルの精度を向上させることができます。
• サポート ベクター マシン: 分類と回帰のための超平面を構築することで、高次元空間と非線形関係を処理できます。
• ニューラル ネットワーク: 生物学的ニューロン間の接続関係をシミュレートし、複雑な非線形関係や大規模なデータを処理できます。

次に、一般的に使用されるいくつかの教師なし学習アルゴリズムを紹介します。

• クラスタリング: データ セットを複数の同様のサブセットに分割します。 、各サブセットはデータのタイプを表します。
• 次元の削減: 高次元のデータを低次元の空間にマッピングすると、特徴の数と計算の複雑さを削減できます。
• 異常検出: データセット内の異常なデータポイントを特定すると、異常やデータ品質の問題の検出に役立ちます。

データ マイニングと機械学習のアプリケーション

データ マイニングと機械学習は、次のようなさまざまな分野で広く使用されています。

金融分野: 信用スコアリング、リスク管理、株価予測などに使用されます。

• 医療・健康分野：病気の診断、医薬品の研究開発、健康状態のモニタリングなどに使用されます。
• 小売および電子商取引分野: ユーザー行動分析、製品推奨、マーケティング戦略などに使用されます。
• 自然言語処理分野: テキスト分類、感情分析、音声認識などに使用されます。
#つまり、データ サイエンスと機械学習は、今日の社会において最も重要なテクノロジーの 1 つです。それらを通じて、私たちはデータから有用な情報を抽出し、より適切な意思決定を行い、人類社会の発展と進歩を促進することができます。

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